Association of frailty with perioperative and survival outcomes in patients with gynecologic cancers: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The relationship between frailty and both short- and long-term outcomes remains underexplored in gynecologic oncology (GO). We sought to evaluate the association of frailty with 30-day complications, costs and mortality, and long-term survival following surgery. METHODS: A population-based observational retrospective cohort study of patients undergoing a laparotomy for a gynecologic malignancy between 2009 and 2021 was conducted using Ontario province-wide databases. Frailty was defined using the preoperative frailty index (pFI) and the John Hopkins Adjusted Clinical Groups frailty indicator (ACG). RESULTS: Among 21,359 patients, 1405 (6.6 %) and 1144 (5.4 %) were frail using the pFI and ACG. Frailty as assessed by the pFI was associated with an increased risk of 30-daycomplications (25.7 % vs 7.4 %, p < 0.0001), 30-day mortality (2.9 % vs 0.5 %, p < 0.0001), 90-day mortality (7.1 % vs 1.4 %, p < 0.0001), 30-day mean healthcare costs ($16,478 vs $9306, p < 0.0001), and lower median 5 year-survival (3.28 years versus not reached). Frailty was independently associated with 30-day complications (OR 1.92, 95 % CI 1.63-2.27, p < 0.0001)) in multivariable regression analysis adjusting for age, income quintile, primary cancer, stage, type of surgery and neoadjuvant chemotherapy, and with lower 5-year survival (HR 1.27, 95 % CI 1.16-1.38, p < 0.0001) adjusting for age, primary cancer, stage, neoadjuvant chemotherapy and comorbidities. Results for these outcomes were similar using the ACG. The ROC analysis revealed similar area under the curve for both indices. CONCLUSIONS: Frailty as measured by both the pFI and ACG was predictive of outcomes including increased postoperative morbidity and mortality, and 5-year survival. Strategies to optimize perioperative care for frailty are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».